Optimierungsmethodik für Auftragsmuster von Klebverbindungen
Beim Kleben von zwei Fügeflächen durch Verpressen stellt sich die Frage, wie der Klebstoffauftrag optimalerweise erfolgen sollte. Optimal bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nach dem Verpressen der Fügespalt vollständig ausgefüllt ist, keine Luft eingeschlossen wurde und möglichst wenig Material ausgetreten ist. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich zunächst mit der Fragestellung, wie der Klebstoff beim Verpressen im Fügespalt fließt und geht dann der Frage nach, wie ein optimaler Klebstoffauftrag aussieht. Eine systematische wissenschaftliche Untersuchung dieser Problematik fehlt bisher aufgrund von Schwierigkeiten mit konventionellen CFD-Simulationen, die bei der Simulation von Quetschströmungen beim Verpressen auftreten. Die Ursache liegt in der Enge des Spaltes, dessen Geometrie sich zudem während des Prozesses stark verändert. Kernstück dieser Arbeit ist eine Anwendung und Erweiterung des ursprünglich für Fragestellungen der geschmierten Reibung entwickelten Partially Filled Gaps Models (PFGM). Es basiert auf der dafür etablierten Reynoldsgleichung und wird hierfür auf Spaltströmungen in der Klebtechnik übertragen. Mit dieser Methode ist es möglich, die Verpressung komplexer Auftragsmuster auch bei großen Änderungen der Fügespalthöhe und kleinen Endspalthöhen zu simulieren. Die Validierung einerseits durch Vergleichsrechnungen mit CFD-Simulationen einfacher akademischer Beispiele und andererseits mit experimentellen Versuchen zeigt, dass das PFGM in der Lage ist, das Fließverhalten von Klebstoffen in engen Spalten mit hoher Genauigkeit effizient zu simulieren. Eine anschließende Erweiterung des PFGM ermöglicht es, optimale Auftragsmuster für unterschiedliche Fügespaltgeometrien und unterschiedliche Verhältnisse von Raupenauftragsdicke zu Spaltdicke im verpressten Zustand zu finden. Durch systematische Untersuchungen können weitere Erkenntnisse über optimale Auftragsmuster gewonnen werden. Diese Untersuchungen werden auf der Grundlage verschiedener Optimierungsmethoden durchgeführt. Zum einen wird für dieses inverse und nicht bijektive Problem eine Art Rückwärtssimulation unter Formulierung von Nebenbedingungen vorgestellt. Zum anderen werden Möglichkeiten und Grenzen aufgezeigt, mit Hilfe von Künstlichen Neuronalen Netzen geeignete initiale Auftragsmuster zu berechnen. Dabei zeigt sich, dass diese Muster unabhängig von der Fügegeschwindigkeit, der absoluten Spaltdicke und der Klebstoffviskosität sind. Beispielsweise wird eine quadratische Fügegeometrie am besten durch einen volumengleichen Stern ausgefüllt, wobei die Spitzen des Sterns in die Ecken des Quadrats hineinragen.
When two joining surfaces are to be joined by pressing, the question arises as to how the adhesive should be ideally applied. In this context, optimal means that the gap is completely filled after pressing, that no air is trapped and that as little material as possible has escaped. This paper first looks at how the adhesive flows into the gap during pressing and then examines what an optimum adhesive application looks like. A systematic scientific investigation of this problem has been lacking due to difficulties with conventional CFD simulations when simulating squeeze flows during pressing. This is due to the narrow gap, the geometry of which also changes significantly during the process. The core of this work is an application and extension of the Partially Filled Gaps Model (PFGM), originally developed for lubricated friction problems. It is based on the well-established Reynolds equation and is applied to gap flows in adhesive bonding technology. The method can simulate the pressing of complex application patterns, even with large changes in gap height and small final gap heights. Validation by comparative calculations with CFD simulations of simple academic examples and by experimental tests shows that the PFGM is able to simulate the flow behaviour of adhesives in narrow gaps with high accuracy. A subsequent extension of the PFGM makes it possible to find optimal application patterns for different gap geometries and different ratios of bead application thickness to gap thickness in the pressed state. Systematic investigations can provide further insight into optimal application patterns. These investigations are based on different optimisation methods. On the one hand, a kind of backward simulation for this inverse and non-bijective problem with constraint formulation is presented. On the other hand, the possibilities and limitations of computing suitable initial order patterns with the help of neural networks are shown. It is shown that these patterns are independent of the joining speed, the absolute gap thickness and the adhesive viscosity. For example, a square joint geometry is best filled by a star of equal volume, with the points of the star projecting into the corners of the square.
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